Contenido (sujeto a modificaciones)

Se detallan la mayoría de los contenidos de programación que serán abordados. Es necesario destacar que en cada actividad serán abordados transversalmente contenidos asociados a problemas que son estudiados por la ciencia de datos. Se espera en cada clase incorporar ejercicios prácticos que desarrollen las habilidades de programación en computadoras.

Clase 1:

1. Objetivo: sesión inicial del curso donde se presentan los temas a abordar y la instalación de R y RStudio.

2. Contenido:

   1. Por qué R

   2. Ciclo de un proyecto de ciencia de datos

   3. Entornos de Programación

   4. Instalar R según sistema operativo

   5. RStudio: proyecto, estructura, ventanas, directorios de trabajo, RStudio en línea.

   6. R Vs. RStudio

   7. Proyectos de Trabajo: crear proyecto, ambiente, directorio de trabajo, estructura de proyectos, ventanas. Consumo de memoria

   8. Archivos: Scripts R y Rmd.

3. Ejercicio práctico: Crear un proyecto y dentro del proyecto un script “hello word.R”

Clase 2:

1. Objetivo: Comprender el entorno de programación. Aprender a instalar paquetes, cargarlos.

2. Contenido:

   1. Crear objetos, variables, nombres variables

   2. Fundamentos básicos de programación en R. Funciones precargadas

   3. Consola / Script

   4. Crear scripts.

   5. Archivos: R, Quarto, RData y RMD.

   6. Rbase

3. Ejercicio práctico:

   1. Crear scripts
   2. Crear variables de distintos tipos
   3. Corregir variables

Clase 3:

1. Objetivo: Conocer la estructura de datos denominada “vector”

2. Contenido:

   1. Paquetes: instalación y carga de paquetes

   2. Repositorios de paquetes

   3. Vectores: logical, character, integer, numeric, date. Función mode

   4. Cómo pedir ayuda

3. Ejercicio práctico:

   1. Crear vectores de distintos tipo “mode”

Clase 4:

1. Objetivo: Seguir conociendo las principales estructuras de datos que se manejan dentro de R

2. Contenido:

   1. “Coerce” dentro de los vectores. Función class

   2. Trabajando Factores

   3. Matrices

   4. Listas

   5. Acceder a elementos de vectores, listas: índices y atributos. Función print

3. Ejercicio práctico:

   1. Practicar elementos de coerce, accesos a elementos de listas.

Clase 5:

1. Presentación: Conocer la estructura de datos Data Frame y sus atributos

2. Objetivo:

   1. Data Frames

   2. Importar datos 1- Función read_csv

   3. Acceso elementos Data Frame

   4. Visualizar parcial o totalmente, función view

   5. Funciones str, summary y tabulaciones cruzadas

3. Ejercicio práctico:

   1. Crear una Data Frame

Clase 6:

1. Objetivo: Comprender cómo obtener subconjuntos condicionados sobre vectores o Data Frames y tibbles

2. Contenido:

   1. Operadores lógicos, tabla de la verdad

   2. Programación funcional

   3. Subsets

   4. Presentación dplyr

   5. Aplicación de filtros via dplyr filter

3. Ejercicio práctico:

   1. Subsets y Filter de Data Frames precargadas

Clase 7:

1. Objetivo: Procesamientos de datos encadenados e introducción a la generación de reportes

2. Contenido:

   1. Encadenamiento en los procesamientos: operador pipe %>%

   2. Carga de datos desde excel

   3. Gráfico de frecuencia de una variable, Análisis Exploratorio de datos

   4. Aplicación filtros en data frames por funciones máx, min, mean

   5. Preparar un reporte estático e interactivo

3. Ejercicio práctico:

   1. Crear un reporte con un subset de datos

Clase 8:

1. Objetivo: Creando datos derivados- mutate aplicado a datos de tipo fechas

2. Contenido:

   1. Data Frames aplicar mutate -1

   2. Trabajando con fechas: month, day, year, convertir formatos POSIX

3. Ejercicio práctico:

   1. crear columnas con día, mes y año en una Data Frame

Clase 9:

1. Objetivo: Creando datos derivados- mutate aplicado a datos de tipo “string”

2. Contenido:

   1. Data Frames aplicar mutate -2

   2. Trabajando con strings: str_detect, str_split, str_squish, entre otras.

   3. Expresiones regulares

   4. Separate

3. Ejercicio práctico:

   1. Usar separate dentro de una data frame vs mutate

Clase 10:

1. Objetivo: Comprender funciones condicionales vectorizadas

2. Contenido:

   1. Binds por columa o por fila.

   2. Función ifelse

   3. Función case_when

   4. Arrange

3. Ejercicio práctico:

   1. Lectura de datos, juntar Data Frames y aplicar condicional.

Clase 11:

1. Objetivo: Comprender un flujo completo de importar y transformar los datos con el pipe operator

2. Contenido:

   1. Función select

   2. Aplicación de un pipeline compuesto

3. Ejercicio práctico:

   1. Aplicar lo aprendido en bloques del 7 al 11.

Clase 12:

1. Objetivo: agrupación de datos dentro de una Data Frame y obtención de valores sumarios

2. Contenido:

   1. Agrupación de datos: group-by

   2. Presentación estructura tibble

   3. Sumarizar datos: summarise

   4. Desagrupar

3. Ejercicio práctico:

   1. Agrupar una Data Frame por variable categórica y obtener valores sumarios

Clase 13:

1. Objetivo: comprender los datos representados en formatos wide o longer

2. Contenido:

   1. Pivoteo de datos

   2. Formatos de datos long

   3. Formatos de datos wide

3. Ejercicio práctico:

   1. Tranformar de formato wide a long una Data Frame

Clase 14:

1. Objetivo: comprender las familia de las funciones vectorizadas apply

2. Contenido:

   1. Programación funcional:

      1. sapply

      2. lapply

      3. apply

      4. tapply

3. Ejercicio práctico:

   1. Aplicar lapply sobre subset de columnas de una Data Frame

Clase 15:

1. Objetivo: Introducción al análisis exploratorio de datos e imputación de datos faltantes.

2. Contenido:

   1. Lectura de datos JSON

   2. Inspección de datos

   3. Introducción Análisis Exploratorio de Datos

   4. Imputación de datos faltantes

3. Ejercicio práctico:

   1. Realizar un reporte y análisis exploratorio sobre un conjunto de datos no mayor 5 variables

Clase 16:

1. Objetivo: Abordar las estructuras de control y los ciclos

2. Contenido:

   1. Estructuras de control if, else

   2. Loops, whiles

   3. Gráficos en Plotly

3. Ejercicio práctico:

   1. Mediante un loop generar distintos gráficos y guardarlos.

Clase 17:

1. Objetivo: comprender la lógica de las funciones

2. Contenido:

   1. Crear funciones: argumentos, default, return

   2. Vectorizados Vs. Ciclos

3. Ejercicio práctico:

   1. Crear dos funciones que contengan una estructura de control

Clase 18:

1. Objetivo: Comprender los tipos de gráficos y sus usos. Introducción al sistema ggplot2.

2. Contenido:

   1. Sistema gráfico ggplot2: grammar of graphics 1

      1. Tipos de gráficos

      2. Leyendas

3. Ejercicio práctico:

   1. Crear 2 gráficos: 1 de barra, 1 de líneas

Clase 19:

1. Objetivo: Comprender los tipos de gráficos y sus usos. Introducción al sistema ggplot2.

2. Contenido:

   1. Sistema gráfico ggplot2: grammar of graphics 2

      1. Facets

      2. Adaptación colores

3. Ejercicio práctico:

   1. Crear facets con paleta de colores personalizada.

Clase 20:

1. Objetivo: familia de funciones vectorizadas 2

2. Contenido:

   1. Funciones vectorizadas purrr

   2. Bind_rows, bind_cols

   3. Lecturas en bucle

3. Ejercicio práctico:

   1. Lectura de datos en bucle y conformación de una estructura de datos unificada.

Clase 21:

1. Objetivo: Comprender la lógica de joins (unión) de Data Frames.

2. Contenido:

   1. joins de datos

   2. Regresión lineal

3. Ejercicio práctico:

   1. Aplicar un join de datos y obtener una regresión lineal por grupo de datos

Clase 22:

1. Objetivo: Aspectos generales de recursos en línea. Uso de R en paralelo con python.

2. Contenido:

   1. Trabajando con repositorios de códigos

   2. Control de Versiones

   3. Cómo pedir ayuda

   4. Dónde pedir ayuda

3. Ejercicio práctico:

   1. según dinámica de las sesiones previas

Clase 23:

1. Objetivo: Introducción al machine learning supervisado y no supervisado

2. Contenido:

   1. Introducción al machine learning con paquete caret.

      1. Aprendizaje supervisado: Arboles de decisión

      2. Aprendizaje no supervisado: clustering

3. Ejercicio práctico:

   1. Crear clusters sobre un conjunto de datos

Clase 24:

1. Objetivo: crear aplicaciones web interactivas con Shiny 1

2. Contenido:

   1. Introducción a Shiny 1: Aplicaciones web interactivas

      1. estructura UI - Server

      2. Principios de programación reactiva

3. Ejercicio práctico:

   1. crear una aplicación web interactiva mínima.

Clase 25:

1. Objetivo: crear aplicaciones web interactivas con Shiny 2

2. Contenido:

   1. Introducción a Shiny 2: Aplicaciones web interactivas

      1. Sliders, inputs de texto, inputs numéricos, render de tablas y gráficos

3. Ejercicio práctico:

   1. continúa de sesión anterior: crear una aplicación web interactiva mínima 2

Clase 26 a la 32:

• Objetivo: trabajar en proyecto final de la materia donde se aplican todos los contenidos revisados con la finalidad de crear un producto basado en el uso de datos.